数据仓库——现代决策支持的基础

通过介绍数据仓库的架构、实现、应用等 ,阐述了这一技术在决策支持中的基础地位。它是一种管理技术 ,将分布在企业网络中不同站点的业务数据集成到一起 ,为决策者提供各种类型的、有效的数据分析 ,起到决策支持的作用。     

银行数据仓库的设计与实现

随着计算机技术的发展和数据库技术的成熟,数据仓库日益成为企业信息管理、分析的重要平台。数据仓库将分布在企业不同应用系统中的数据集成到一起,为决策者提供各种类型的、有效的数据分析,起到决策支持的作用。本文以笔者参与组织开发的银行数据仓库为例,简要说明数据仓库开发中的设计和实现过程,并探讨了遇到的问题及对策。     

基于ERP的制造企业商业智能研究

对一类基于ERP系统的制造企业,研究商业智能系统的数据挖掘、前瞻性数据分析和决策支持功能应用。商业智能系统采用BW与BO的组合设计。BW的标准数据接口与ERP系统无缝集成,使用处理链实时抽取EPR系统的业务数据到企业数据仓库;BO针对多样性分析需求提取数据仓库中的数据表,配置行业标准展现形式,使用钻取过滤技术制作深层次的动态业务分析报表。基于ERP的制造企业商业智能帮助企业管理人员把握发展趋势,做出科学决策,并在企业生产中取得良好效果。     

基于数据仓库的商业营销决策支持系统开发

针对现有的商业管理信息系统在决策支持方面的不足，提出了一种基干数据仓库的商业营销决策支持系统(DSS)。分析了系统的总体结构、数据仓库实现过程中的数据建模和数据转移问题、联机分析处理的实现，并描述了系统的功能。     

数据仓库技术在零售业税务决策支持系统中的应用

网络税控系统用于监管零售行业的税收,它从零售企业的MIS和POS系统中采集税控信息,实现了销售小票与机打发票的统一,并采用传统的关系数据库来存储收集的税控数据。本文阐述了在网络税控系统的基础上应用数据仓库技术构建零售业税务决策支持系统的框架方案,并重点介绍了零售业税务决策支持系统数据仓库总体架构以及数据仓库的设计实现过程。本文作者创新点:将数据仓库技术应用到零售业税务决策支持系统中,为税务部门提供了决策支持。     

基于数据仓库的决策支持系统的设计与实现

在大型企业中,随着财务信息化建设的发展,积累了大量的财务数据.讨论了如何利用这些数据快速而正确地支持决策.在对数据仓库技术和决策支持系统研究的基础上,提出并实现了一种基于数据仓库技术的决策支持系统(DSS),内容包括系统体系结构、数据仓库模型,联机分析处理(OLAP)策略以及基于门户技术的个性化展示方式,并时系统的关键技术进行了阐述.该系统实现了将企业所掌握的数据转换为信息,进而转换成知识,提高企业决策能力,决策效率、决策准确性.     

基于数据挖掘的招考志愿填报辅助决策支持系统

以数据挖掘技术为手段,通过对高考历史数据的全面分析构建招考志愿填报的辅助决策支持系统,诣在为考生填报志愿提供辅助决策支持。系统运用数据仓库的数据预处理技术和多维建模技术构建以录取数据分析为主题的数据仓库。运用联机分析技术对数据进行多维分析,以及数据挖掘技术中的分类方法实现志愿填报的辅助决策。     

钢铁企业数据仓库解决方案的研究

现有的梅钢ERP信息系统不能提供决策支持,各系统之间数据相互独立,造成企业信息管理的混乱,影响了管理层决策的科学性、准确性和高效性。鉴于此,文中讨论了数据仓库的概念及特征,进而分析在梅钢信息系统中建立数据仓库的可行性。根据具体的项目建立数据仓库系统,为企业开发新的信息管理和决策支持系统奠定基础。     

基于数据仓库的电力生产决策支持系统

基于电力系统生产的特点及流程,设计一种计算机集成过程系统环境下的智能型分布式决策支持系统(DSS),该系统基于数据仓库,利用数据挖掘技术和专家系统的推理模式,设计提出了电力生产决策支持系统的体系结构,将为电力生产管理的信息化提供强大的决策支持。     

报业广告智能决策系统的研究与应用

针对报业广告决策的特点,运用数据仓库技术和决策支持系统的思想开发出一套适应面广、灵活性高的智能决策支持系统。基于多层次决策应用的需要提出了虚拟集市的概念和一种改进的三层数据集市结构,并利用星型图数据建模技术将其成功应用到实际系统中;采用基于数据集市和联机分析处理的集成化智能决策支持系统模型,详细论述了系统的预测和客户分析功能模块并提出了基于层次分析法的客户忠诚度定量模型。该系统已成功应用到实际中,对报社广告部的决策提供了有力的支持,取得了良好的效果。     

基于数据挖掘的市场营销智能决策支持系统设计

针对现行市场营销决策支持系统在数据集成、历史数据方面、查询功能以及数据分析方面存在的不足，本文分析了市场营销决策特点，讨论了数据仓库、OLAP和数据挖掘技术在市场营销决策支持系统上的应用，并结合XML技术和ROLAP数据模式设计的思想，详细设计了营销智能决策支持系统的体系结构和功能结构。     

在决策支持系统中应用数据仓库技术的研究

传统的决策支持技术发展到现阶段,已成为具有四库结构的智能型决策支持系统。而九十年代出现的数据仓库技术更加有力地推动了决策支持的发展。本文说明了两种技术系统的概念、结构及发展状况,提出了以数据仓库为核心的综合决策支持系统,并对其功能框架、逻辑结构及内部各部件之间的支持、集成加以论述。     

数据仓库vs.数据库

1970年,E.F.Codd提出了关系数据库理论,在此基础上,出现了关系数据库管理系统,成为当今数据库应用的主体。上世纪九十年代以来,随着对数据分析和决策支持需求的增长,数据仓库技术应运而生。1992年,数据仓库之父Bill.Inmon在《Building The Data Warehouse》中对数据仓库的定义是:数据仓库是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合, 用于支持管理决策和信息的全局共享。数据仓库用于支持管理和决策,面向分析型数据处理,它不同于企业现有的面向交易的操作型数据库;数据仓库是对多个异构的数据源有效集成,集成后按照主题进行了重组,并包含历史数据。从狭义的数据引擎角度看,数据库系统,如Oracle、DB2、Informix、SQL Server等,作为各种数据库应用的数据     

基于医药连锁销售的决策支持系统设计

在原企业管理信息系统基础上,为充分利用日益增长的海量数据,针对其在决策支持方面的不足,提出了一种基于数据仓库、联机分析处理和数据挖掘三项技术的销售决策支持系统。讨论了系统总体结构,对系统数据仓库、多维数据集和数据挖掘模型进行了设计分析。     

基于医药连锁销售的决策支持系统设计

在原企业管理信息系统基础上,为充分利用日益增长的海量数据,针对其在决策支持方面的不足,提出了一种基于数据仓库、联机分析处理和数据挖掘三项技术的销售决策支持系统。讨论了系统总体结构,对系统数据仓库、多维数据集和数据挖掘模型进行了设计分析。     

一个基于数据挖掘技术的高校财务预算系统设计与研制

财务预算是高等院校管理中的一项重大决策工作。采用数据仓库和数据挖掘技术建立决策支持系统是当前的主要方式。本文分析了高等院校财务预算的业务需求,设计实现了一个高校财务预算决策支持系统,包括数据预处理、数据集成、数据挖掘分析等。系统采用决策树数据挖掘技术,对高校财务历史数据进行分析处理,提供预算分析指导。实际使用表明系统对高等院校的财务预算有良好支持。     

数据仓库多维数据模型研究及其设计

随着市场竞争的日趋激烈,信息对于企业的生存和发展发挥着越来越重要的作用。由于计算机技术的普遍应用,承载信息的数据随着时间的推移而不断增长,并且分布在不同的系统平台上,具有多种存储形式,这使得企业难以从巨量的数据中找到真正有用的决策信息。因此企业迫切需要新的技术和方法对原有的信息进行提炼和加工,需要为企业领导提供集成化和历史化的数据,需要为企业全局的战略决策和长期趋势分析提供更有效的支持。这种情况下,一种适用于决策支持系统的数据组织与管理技术—数据仓库技术应运而生。数据仓库不是为了存储数据,而是为更好地利…     

基于库存控制的数据仓库与决策支持

通过对传统决策支持系统已经不能满足当今企业对决策支持的需要的分析,提出了采用数据仓库（DW）,联机分析处理（OLAP）及数据挖掘技术为企业提供决策必要性,设计了一种利用数据仓库（DW）技术和联机分析处理（OLAP）、数据挖掘（DM）等数据仓库工具提供库存控制决策支持的方案,并着重阐述了联机分析处理（OLAP）与数据挖掘是如何为企业库存控制提供决策支持的。     

数据仓库技术的研究现状及未来方向

数据仓库和联机分析处理是决策支持系统的重要组成部分,与传统的联机事务处理不同,是对现有数据进行归纳、分析和推理,从而为决策提供支持。数据仓库是“面向主题的、集成的、稳定的和随时间变化的数据集合,主要用于决策制定”」。数据仓库的这些特点决定了它与传统的面向事务处理的数据库有着本质不同。     

BI技术 SAP的BI产品──mySAP业务信息仓库

现代企业总是希望在全球开放市场的竞争中领先。为此,企业需要掌握高度集成的信息和细致的数据分析,并拥有友好的用户界面和易读易懂的表达方式。ＳＡＰ提供了必要的工具。 ｍｙＳＡＰ业务信息仓库（ ＢＷ）是 ＳＡＰ实现ＢＩ的数据仓库。一般而言,数据仓库的业务意义在于采集企业系统内部复杂多样的数据,井经过整合向决策者提供实时的数据分析报表。其中即含有实时分析处理系统,即ＯＬＡＰ;能够分析企业内部数据,并提供完整的、从基层系统到决策层的一个信息决策支持系统。企业的数据分析前端平台也需要方便工具。ＳＡＰ采用了比较灵活和普及的Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ Ｅｘｃｅｌ工具。